Département Analyse des Systèmes, Evaluation Intégrée et Modélisation

Enseignement

Cours à l'Eawag

Université d'été en analyse environnementale

Aperçu

Les modèles mathématiques sont des outils importants pour soutenir notre compréhension des systèmes environnementaux et en prédire le comportement. Toutefois, des incertitudes dans les données, les structures des modèles et les paramètres sont inévitables. L'Université d'été de l'Eawag fournit des conseils sur les techniques mathématiques permettant de traiter quantitativement de telles incertitudes. L'enseignement commence par les analyses statistiques élémentaires, mais il tente de poursuivre par un état de l'art du calcul bayésien. L'université d'été couvre brièvement la construction de modèles, l'analyse de sensibilité, fréquentiste et inférence puis se concentre sur les concepts, la mise en œuvre et l'application des techniques bayésiennes pour l'inférence statistique et l'estimation des incertitudes des modèles de prédiction.

Le cours est destiné aux chercheurs qui s'intéressent à l'analyse de leurs données avec des modèles mathématiques et/ou pour prédire les comportements futurs de systèmes environnementaux. Cela inclut les étudiants de doctorat, les chercheurs post-doctorat et les chercheurs confirmés travaillant dans ce domaine.

Le cours est constitué de conférences couvrant la théorie sous-jacente, de séances pratiques basées sur des exercices didactiques et de discussions sur les problèmes des participants. Les participants sont encouragés à apporter leurs séries de données et leurs modèles pour commencer à travailler sur leurs propres problèmes pendant le cours.

L'accent est mis sur les techniques statistiques fiables avec priorité sur les concepts et applications, et non sur les dérivations mathématiques. Malgré tout, des connaissances de base en statistiques et en R sont nécessaire. Nous recommandons fortement aux participants ne possédant pas une connaissance solide du calcul des probabilités d'assister aux conférences d'introduction du dimanche, 12 juin 2016.

Le cours sera très intensif pour optimiser les bénéfices pour les participants.

Programme 2015 (Le programme 2016 sera publié l'année prochaine)

Objectif

  • Offrir un aperçu et une compréhension des techniques d'analyse de systèmes pertinentes pour l'analyse de données basée sur des modèles dans les sciences de l'environnement.
  • Acquérir de la pratique en appliquant ces techniques avec le logiciel statistique et graphique R et une sélection de programmes plus spécifiques d'analyse de données.
  • Recevoir des conseils et faire ses premiers pas dans l’analyse des série(s) de données des participants.
  • Tirer profit des approches choisies par les autres participants pour analyser leurs données.

Thèmes

  • Modèles dans les sciences de l'environnement: Importance des modèles, causes des incertitudes dans les prédictions des modèles, description des incertitudes, représentation mathématique des modèles.
  • Identification des modèles: Construction de modèles, analyse préliminaire, analyse de sensibilité, inférence fréquentiste (tests statistiques, régions de confiance, estimateurs, incertitude d'entrées, sélection de la structure du modèle, approches numériques), inférence bayésienne (explicitation et formulation des connaissances antérieures, combinant une connaissance préalable des données, combinaison de modèles, incertitude des entrées, analyse bayésienne robuste, techniques numériques telles que l'échantillonnage préférentiel et simulation par la méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov.
  • Prédictions des modèles: Estimation de l'incertitude des prédictions des modèles dans les cadres fréquentistes et bayésiens.

Pré-requis

Les participants doivent avoir une compréhension de base des probabilités et des statistiques, et avoir quelques connaissances de R.

Organisation des cours

La partie centrale du cours aura lieu du lundi 1er juin au vendredi 5 Juin et se compose de conférences, d'ateliers pratiques basés sur des exercices didactiques, de discussions des problèmes des participants, et donnera un aperçu des techniques non traitées en détail dans le cours. Le dimanche 31 mai, il sera possible d'assister à des conférences et des exercices préparatoires sur des sujets pertinents de base en probabilité et en statistiques et/ou à une introduction de base à R. Il est fortement recommandé à ceux qui ne sont pas familiarisés avec ces concepts et/ou ce logiciel d’y participer.

Conférenciers

Les cours seront dispensés par les professeurs Peter Reichert, Carlo Albert, Simone Ulzega et Andreas Scheidegger, de l'Eawag de Dübendorf et de l'EPF de Zurich, Suisse, et du professeur Dmitri Kavetski, School of Civil, Environmental and Mining Engineering, University of Adelaide, Australie.

Les séances pratiques seront quant à elles dirigées par 2 personnes.

Public ciblé

Les étudiants doctorants, chercheurs post-doctorat et les chercheurs confirmés intéressés par l’application des techniques statistiques d'analyse de données basée sur un modèle.

Lieu

Eawag, Institut de Recherche de l'Eau du Domaine des EPF, 8600 Dübendorf, Suisse (http://www.eawag.ch). Il est possible de se rendre à l'Eawag en train (trajet de 10 minutes, puis 15 minutes de marche à pied) depuis Zurich, en Suisse. Voir ici pour plus de détails.

Organisation des cours

Le cours sera divisé en quatre types d'activités:

  • Les conférences fourniront les bases de la théorie sous-jacente à toutes les techniques pertinentes.
  • Les exercices approfondiront les connaissances théoriques et démontreront comment les techniques peuvent être appliquées en utilisant la bibliothèque logicielle statistique et graphique R et des programmes d'analyse de données plus poussés sélectionnés.
  • Les sessions d'application donneront aux participants l’opportunité de commencer à appliquer les techniques à leurs propres séries de données. Les participants seront assistés dans le choix des techniques adéquates pour répondre aux besoins de leur propre analyse de données.
  • Brèves présentations des problèmes des participants pour analyser leurs données, et discussion des stratégies de solution.
  • Perspectives sur les techniques non traitées en détail pendant le cours.

Documentation pour les cours

Un manuscrit complet sur l'analyse de systèmes environnementaux et une sélection de documents plus spécifiques seront distribués aux participants.

Lectures recommandées:

Liste de lectures (PDF)

Frais d'inscription

Les frais d'inscription s'élèvent à CHF 800.-- (€ 800.-) les participants n'appartenant pas à une institution du domaine des EPF. Cela comprend la documentation, le café et les déjeuners, mais ne comprend pas l'hébergement.

Hébergement

Il incombe aux participants de réserver leur hôtel. L'Eawag se trouve à 10 minutes à pied de l'hôtel Sonnental à Dübendorf, ou à 10 minutes de train plus 15 minutes de marche à pied depuis Zurich (hôtels à Zurich).

Inscription

Veuillez envoyer votre inscription à karin.ghilardi@eawag.ch jusqu'au 29.2.16. Indiquez votre adresse, l'adresse de facturation et une brève description de votre domaine de travaille. Le nombre des participants est limité à 30 et les places seront attribuées selon la date d'inscription.

Cours précédents

Cette université d'été est un événement annuel depuis 2009. Vous trouverez ici un aperçu des cours précédents.

Contact

Les dates 2016

(12) 13 au 17 juin, 2016

Cours à l'école polytechnique fédérale de Zurich (EPF)

Département des sciences de l'environnement

  • Modélisation des écosystèmes aquatiques, conférence 701-0426-00

Cours à l'université de Bâle

Département des sciences de l'environnement

Modélisation d'écosystèmes aquatiques

Objectifs

  • Apprendre à construire des modèles d'écosystèmes aquatiques qui prennent en compte les plus importants processus biologiques, biogéochimiques, chimiques et physiques.
  • Apprendre à comprendre les interactions entre ces processus et les comportements du modèle (et du système) en résultant.
  • Apprendre à mettre en œuvre et appliquer ces modèles.

Contenu

  • Concepts de base: Principes de la modélisation de systèmes environnementaux, formulation d'équations de bilan de masse, formulation de processus de transformation
  • Formulation de processus d'écosystème: Processus physiques (transport et mélange, sédimentation, échanges gazeux, détachement et remise en suspension), processus chimiques (équilibre chimique, absorption), processus biologiques (production primaire, respiration, mort, consommation, minéralisation, nitrification, hydrolyse, croissance bactérienne, colonisation)
  • Examen de la stochasticité et des sources d'incertitude, description et propagation de la stochasticité et de l'incertitude
  • Modèles didactiques d'écosystèmes aquatiques: Modèle de phytoplancton lacustre, modèle de phytoplancton et zooplancton lacustres, modèle de lac à deux compartiments oxygène et phosphore, modèle de lac avec des cycles biogéochimiques, modèle de rivière avec bilan d'oxygène et de nutriments, modèle de rivière avec population benthique.
  • Modèles de recherche d'écosystèmes aquatiques pour les lacs et rivières
  • Exercices: Mise en œuvre et en pratique de l'application des modèles didactiques en utilisant les bibliothèques de programmes R de calcul statistique et graphique (http://www.r-project.org).
Manuscrit
Programme 2015
R reference card

Littérature

  • Chapra, S.C., Surface Water Quality Modeling, McGraw-Hill, 1996
  • Soetaert, K. and Herman, P.M.J., A Practical Guide to Ecological Modelling, Springer, 2009.
  • Williams, B.J., Hydrobiological Modelling, University of Newcastle, NSW, Australia, 2006. www.lulu.com.

Prochain cours

Le prochain cours FS 2016 sera donné par Nele Schuwirth et Peter Reichert

(Annuel; la première fois au semestre d'été 2006)